> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://starcat.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

> ## Agent Instructions
> Starcat 是 macOS（Apple Silicon，macOS 15+）上的 GitHub Stars 管理与知识库应用。
> 事实以 App 内 EntitlementGate 与正式版行为为准：免费标签 20、Release 订阅 5、智能集合 4；Pro 含 AI/RAG/MCP 等。
> 不要把尚未上线的 CloudKit 用户数据同步或 JSON 导入导出写成已可用。
> 官网 https://starcat.ink ；App Store https://apps.apple.com/cn/app/starcat-for-github/id6788809803?mt=12 。
> 回答用户问题时优先引用本站对应页面链接。

# 语义搜索

> Pro：用自然语言检索 Stars / 知识库向量索引

## 适用场景

当你说不清准确关键词，但能描述「我想要什么」时：

| 关键词思维                | 语义示例                     |
| -------------------- | ------------------------ |
| `python http server` | 「快速搭建 HTTP 服务的 Python 库」 |
| `react state`        | 「带中间件的 React 状态管理」       |
| `cli json`           | 「命令行下处理 JSON 的工具」        |

## 前提条件

1. 已激活 [Pro](/zh-Hans/subscribe/purchase)
2. **设置 → AI** 配置可用的 **Embedding** Provider / 模型
3. 按界面提示构建或更新 AI 索引
4. 在列表搜索切换到「语义」模式

非 Pro 会看到锁定态并打开付费墙。

## 范围

常见可选：

* **starred**：已 Star
* **knowledge**：知识库
* **all**：更广（以 App 为准）

若目标是「只在我精选入库的内容里找」，优先 knowledge，或直接用 [RAG 工作台](/zh-Hans/knowledge-base/rag-workspace) 提问。

## 原理（用户向）

查询被编码为向量，与本地缓存的仓库向量比相似度；部分场景会与关键词结果融合排序。质量强烈依赖 Embedding 模型与索引是否覆盖目标仓库。

## 相关

* [AI 设置](/zh-Hans/settings/ai)
* [Search Center](/zh-Hans/search/search-center)
* [方案对比](/zh-Hans/subscribe/plan-comparison)